LLM入門
このページでは、AI技術に関心のある方のために、LLM（大規模言語モデル）の基礎から応用までをわかりやすく解説します。
OpenAI GPT、Claude、Geminiの文脈処理とは？｜MCP入門 7.1｜各社LLMの設計思想とMCPの位置づけ
各社LLMは文脈や状態の扱い方に独自のアプローチを持っています。本記事ではOpenAI GPTのSystem MessageとMemory API、Claudeの自己内省型設計、Geminiのマルチモーダル連携を比較し、MCPが果たす中立的な役割を明らかにします。
2025-04-02
MCPによる状態制御と再現性の向上とは？｜MCP入門 2.3｜生成AIの安定設計の鍵
生成AIをプロダクトとして安定運用するには、出力の一貫性と再現性が不可欠です。MCP（Model Context Protocol）は文脈と状態を構造化し、モデルの振る舞いを制御・再現可能にします。設計原則から具体例まで詳しく解説。
2025-03-10
RAGで専門文書を活用する方法｜法務・医療・教育分野での事例と効果｜LLM入門 3.3
法律文書、医療ガイドライン、教育要綱など、専門性の高い情報を誰もが使いやすくするにはどうすればよいか。本記事では、RAGを活用して専門文書を自然言語で引き出す仕組みと、実際の活用事例を丁寧に解説します。
2025-02-14
RAGでFAQ対応を自動化する方法と効果とは？顧客サポートをAIで強化｜LLM入門 3.2
RAGを活用したFAQ対応Botは、顧客の自然な質問に対して意味ベースで文書を検索し、正確でわかりやすい回答を生成します。本記事では、EC事業者の導入事例とともに、設計・運用のポイントや導入効果を具体的に解説します。
2025-02-13
RAGと従来の検索の違いとは？意味ベース検索と生成の融合を解説｜LLM入門 2.3
RAGは従来のキーワード検索やFAQとは異なり、意味的に関連する情報を抽出し、生成AIによって自然な回答を構成します。本記事では、RAGの検索の仕組みと従来手法との違いを、事例と比較を交えてわかりやすく解説します。
2025-02-09
なぜRAGが必要とされるのか？｜業務利用で見える生成AIの限界とは｜LLM入門 1.2
ChatGPTを業務に導入しようとすると、正確性・柔軟性・更新性に課題が見えてきます。本記事では、企業利用における生成AIの限界と、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という新たなアプローチの登場背景を解説します。
2025-02-04
ChatGPTだけでは業務に使えない理由とは？｜生成AIの限界とRAGの必要性｜LLM入門 1.1
ChatGPTは汎用的な質問に対しては強力なツールですが、業務利用では限界があります。本記事では、固有知識の欠如、幻覚（hallucination）、情報の鮮度といった構造的課題を解説し、RAGという新たなアプローチの必要性を明らかにします。
2025-02-03
なぜ今RAGが必要なのか？｜ChatGPTの限界と知識の外部化｜LLM入門 第1章
ChatGPTだけでは業務に使えない──その理由は、固有情報の欠如や幻覚、情報の鮮度にあります。本章では、こうした生成AIの限界と、RAG（Retrieval-Augmented Generation）が求められる背景を丁寧に解説します。
2025-02-02
4.3 LLMのモデル圧縮技術｜知識蒸留、量子化、プルーニングの解説
知識蒸留、量子化、プルーニングなどのモデル圧縮技術を使い、LLMの計算コストと推論速度を改善する方法を解説します。Pythonの実装例も紹介。
2024-11-15
9.0 LLMとエンジニアが向き合うべきポイント - モデル最適化、バイアス対応、倫理的責任
LLM（大規模言語モデル）を扱うエンジニアが向き合うべき重要なポイントを解説します。モデルの最適化やバイアス軽減、データプライバシーの保護、倫理的責任など、LLM開発における重要な側面について考察します。
2024-10-25
8.2 LLMにおけるバイアスと倫理的課題 - 公平で信頼性の高いAIの実現に向けた取り組み
LLM（大規模言語モデル）が抱えるバイアスと倫理的課題について解説し、データバイアス軽減の技術や説明可能なAI（XAI）の役割を紹介します。より公平で信頼性の高いAIシステムを構築するための今後の展望も説明します。
2024-10-24
8.1 モデルサイズと計算コスト - LLMの効率的な運用とコスト削減の技術
LLM（大規模言語モデル）のモデルサイズと計算コストに関する課題を解説し、量子化やプルーニングなどのモデル圧縮技術や、分散学習を通じたトレーニングコスト削減の方法を紹介します。
2024-10-23
7.5 LLMの法的規制とガバナンス：プライバシー保護と倫理対応の重要性
大規模言語モデル（LLM）の法的規制とガバナンスについて解説。プライバシー保護やデータ規制、ガバナンス体制の構築、各国の法的動向に対応したLLM運用のポイントを紹介します。
2024-10-02
7.0 LLMの未来の展望と課題 | モデル進化、省リソース、マルチモーダル統合
LLM（大規模言語モデル）の未来の発展と課題をエンジニア向けに解説。モデルの拡大、省リソーストレーニング、マルチモーダルモデルとの統合、データ倫理、法的規制など、技術的・倫理的な課題を詳述します。
2024-09-27
6.1 LLMを試すためのオープンソースツールとAPIの紹介 | Hugging Face, OpenAI, Google Cloud, Azure
LLM（大規模言語モデル）を試すための主要なオープンソースツールやAPIをエンジニア向けに解説。Hugging Face、OpenAI、Google Cloud AI、Microsoft Azure Cognitive Servicesの特徴と使用方法を紹介し、簡単な実装例も提供。
2024-09-25
5.3 LLMのリアルタイム使用における課題 | レイテンシとスケーラビリティの対策
LLM（大規模言語モデル）をリアルタイムで使用する際の課題と対策をエンジニア向けに解説。レイテンシの低減やスケーラビリティの確保、モデル最適化の手法について詳述します。
2024-09-23
5.1 LLMにおけるバイアスと倫理的問題 | リスクと対策の解説
LLM（大規模言語モデル）におけるバイアスや倫理的問題をエンジニア向けに解説。バイアスが発生する要因や具体的な倫理的リスク、バイアスを軽減するための対策と指針について詳述します。
2024-09-21
5.0 LLMを使う際の注意点 | バイアス、リソース、リアルタイム処理の課題
LLM（大規模言語モデル）を使用する際の注意点についてエンジニア向けに解説。バイアスや倫理的問題、計算リソースとコスト、リアルタイムでの使用における技術的な課題について詳述。
2024-09-20
4.3 LLMによる翻訳と要約 | 高度な文脈理解による効率的な情報処理
LLM（大規模言語モデル）を活用した翻訳と要約の仕組みをエンジニア向けに解説。トランスフォーマーモデルを活用し、翻訳と要約がどのように実現されるか、具体的な応用例と共に紹介。
2024-09-18
第１章 LLMって何？AIが文章を“理解して書く”時代のはじまり
LLM（大規模言語モデル）の基本的な定義、自然言語処理における役割、そして従来の機械学習モデルとの違いを解説。LLMの特徴とその応用例をエンジニア向けに詳しく紹介します。
2024-09-02
LLM入門: しくみから学ぶ 生成AIの基礎
自然言語処理で注目される大規模言語モデル（LLM）の仕組みやトレーニング方法、応用例をエンジニア向けに分かりやすく解説。GPTやBERTなどの最新モデルの解説も含む、実際にLLMを活用するための実践的なガイド。
2024-09-01